Высокопроизводительные вычисления: как работают решения HPC

Высокопроизводительные вычисления используются для параллельной обработки больших объемов данных и решения сложных вычислительных задач. Типичные области применения включают экономику, науку, моделирование и бизнес-аналитику. Но какие существуют методы высокопроизводительных вычислений и как они работают?

Высокопроизводительные вычисления, или сокращенно HPC, — это не столько четко определенная технология, сколько набор процедур, которые используют или делают доступными производительность и объем памяти обычных компьютеров. Не существует фиксированных критериев для HPC, поскольку HPC меняется со временем и адаптируется к новым вычислительным технологиям. В целом можно сказать, что решения HPC используются для сложных вычислительных операций с очень большими объемами данных или для анализа, расчета и моделирования систем и моделей.

С одной стороны, процессы HPC могут использоваться на отдельных, очень мощных компьютерах. Однако чаще HPC встречаются в виде узлов HPC в суперкомпьютерах, известных как кластеры HPC. Суперкомпьютеры способны выполнять параллельные высокопроизводительные вычисления с использованием множества объединенных ресурсов. Первые суперкомпьютеры HPC были разработаны нынешним партнером Intel компанией Cray. Сегодня суперкомпьютеры гораздо мощнее, поскольку сложные аппаратные и программные архитектуры связаны между собой узлами и объединяют возможности производительности.

Когда объемы данных превышают производительность обычных компьютеров, возникает необходимость в использовании среды HPC. Как форма распределенных вычислений, HPC использует совокупную производительность связанных компьютеров в системе или совокупную производительность аппаратно-программных сред и серверов. Современные кластеры HPC и архитектуры для высокопроизводительных вычислений состоят из процессоров, рабочей памяти и памяти данных, ускорителей и HPC-тканей. Благодаря HPC приложения, измерения, вычисления и моделирование в больших масштабах могут быть распределены между параллельными процессами. Задача распределяется с помощью специального вычислительного программного обеспечения.

В приложениях высокопроизводительных вычислений встречаются два основных подхода:

1. Масштабирование: Технологии HPC используют сложную архитектуру аппаратного и программного обеспечения для распределения задач по доступным ресурсам. Распределение на параллельные вычислительные процессы происходит внутри системы или сервера. При увеличении масштаба потенциал производительности высок, но ограничен ограничениями системы.
2. Scale out: В архитектурах масштабирования отдельные компьютеры, серверные системы и емкости хранения данных соединяются в узлы и кластеры HPC с помощью кластеризации.

Теоретически, отдельных соединенных компьютеров системы может быть достаточно для удовлетворения требований к масштабируемым HPC. Однако на практике подход, основанный на увеличении масштаба, вряд ли окажется эффективным для очень больших приложений. Только комбинация вычислительных блоков и серверных систем накапливает необходимые мощности и масштабирует требуемую производительность по мере необходимости. Компиляция, распределение или разделение кластеров HPC обычно осуществляется с помощью единой серверной системы с объединенными вычислительными блоками или с помощью автоматизированных облачных вычислений провайдера HPC.

В отличие от локальных или надрегиональных автономных систем, запускающих приложения HPC через сервер, HPC с помощью облачных вычислений предлагает значительно большую мощность и масштабируемость. Провайдеры HPC предоставляют ИТ-среду, состоящую из серверов и компьютерных систем, которые могут быть забронированы по запросу. Доступ является гибким и быстрым. Кроме того, облачные услуги, предлагаемые провайдерами HPC, практически неограниченно масштабируются и гарантируют надежную облачную инфраструктуру для процессов HPC. Местная модель с отдельными системами, состоящими из одного или нескольких серверов и сложной ИТ-инфраструктуры, обеспечивает большую независимость, но зависит от более высоких инвестиций и модернизации.

Подобно изменчивому определению HPC, применение HPC можно найти практически везде, где происходят сложные вычислительные процессы. HPC могут использоваться локально на месте, в облаке или даже в гибридной модели. К отраслям, которые полагаются на HPC или регулярно используют их, относятся:

• Геномика: Для секвенирования ДНК, изучения родословных и анализа лекарств.
• Медицина: Исследование лекарств, производство вакцин, исследование терапии
• Промышленный сектор: Симуляции и модели, например, искусственный интеллект, машинное обучение, автономное вождение или оптимизация процессов.
• Аэрокосмическая промышленность: Моделирование аэродинамики
• Финансы: В контексте финансовых технологий для проведения анализа рисков, выявления мошенничества, бизнес-анализа или финансового моделирования
• Развлечения: Спецэффекты, анимация, передача файлов
• Метеорология и климатология: Прогнозирование погоды, климатические модели, прогнозы стихийных бедствий и предупреждения.
• Физика частиц: Расчеты и моделирование квантовой механики/физики
• Квантовая химия: Квантово-химические расчеты

Высокопроизводительные вычисления уже давно стали не просто надежным инструментом для решения сложных задач и проблем в науке. Сегодня компании и учреждения из самых разных областей также полагаются на мощные технологии HPC.

Преимущества высокопроизводительных вычислений включают в себя:

• Экономия затрат: HPC из облака позволяет обрабатывать большие и сложные рабочие нагрузки даже небольшим компаниям. Бронирование услуг HPC через провайдеров HPC обеспечивает прозрачный контроль затрат.
• Более высокая производительность, быстрее: Сложные и трудоемкие задачи могут быть выполнены быстрее с большей вычислительной мощностью благодаря архитектурам HPC, состоящим из процессоров, серверных систем и таких технологий, как удаленный прямой доступ к памяти.
• Оптимизация процессов: Модели и симуляции могут быть использованы для повышения эффективности физических испытаний и пробных фаз, предотвращения сбоев и дефектов, например, в промышленном секторе или в финансовых технологиях, а также для оптимизации технологических процессов с помощью интеллектуальной автоматизации.
• Приобретение знаний: В научных исследованиях HPC позволяет оценивать огромные объемы данных и способствует развитию инноваций, прогнозирования и знаний.